Usulan perbandingan penerapan sequential imperfect preventive maintenance models dan perfect preventive maintenance pada komponen kritis di PT. Arwana Citra Mulia
Penerbit : FTI - Usakti
Kota Terbit : Jakarta
Tahun Terbit : 2004
Pembimbing 1 : Hamzah Yunuzir
Subyek : Maintenance;Industrial safety;Indistrial management
Kata Kunci : sequential imperfect preventive maintenance models, perfect preventive maintenance, critical compone
Status Posting : Published
Status : Tidak Lengkap
| No. | Nama File | Hal. | Link |
|---|---|---|---|
| 1. | 2004_TA_STI_06398128-_Halaman-Judul.pdf | ||
| 2. | 2004_TA_STI_06398128-_Lembar-Pengesahan.pdf | ||
| 3. | 2004_TA_STI_06398128_Bab-1_Pendahuluan.pdf | ||
| 4. | 2004_TA_STI_06398128_Bab-2_Landasan-Teori.pdf |
|
|
| 5. | 2004_TA_STI_06398128_Bab-3_Metodologi-Penelitian.pdf |
|
|
| 6. | 2004_TA_STI_06398128_Bab-4_Pengumpulan-dan-Pengolahan-Data.pdf |
|
|
| 7. | 2004_TA_STI_06398128_Bab-5_Analisa-Data.pdf |
|
|
| 8. | 2004_TA_STI_06398128_Bab-6_Kesimpulan-dan-Saran.pdf | ||
| 9. | 2004_TA_STI_06398128-_Daftar-Pustaka.pdf | ||
| 10. | 2004_TA_STI_06398128-_Lampiran.pdf |
|
P PT Arwana Citra Mulia adalah perusahaan yang memproduksi keramik yang sudah banyak dikenal di Indonesia. Proses produksi yang berjalan 24 jam membuat perusahaan ini harus dapat menjamin sedikitnya waktu downtime yang tak dapat dielakkan oleh perusahaan manapun. Walaupun sudah cukup baik dalam penulisan riwayat hidup mesin, namun pemeriksaan mesin dilakukan hanya jika terjadi kerusakan, hal ini dapat menyebabkan proses produksi terhambat bahkan berhenti beberapa jam hanya untuk memperbaiki kerusakan mesin saj a. Teknik perancangan jadwal perawatan mesin yang dikenal umum adalah dengan didasari oleh satu asumsi bahwa mesin kembali ke kondisi baru setelah pemeriksaan (petfect maintenance). Asumsi ini telah usang, karena banyak insinyur sekarang beralih ke pemikiran bahwa mesin setelah pemeriksaan kembali ke kondisi diantara kondisi baru dan kondisi lama (imperfect maintenance). Pemikiran inilah yang mendasari perhitungan perancangan jadwal pemeriksaan dan penggantian. Langkah pertama untuk melakukan hal ini adalah memilih bagian dari komponen paling kritis dengan kriteria downtime terlama. Dari hasil ini didapatkan komponen motor ball mill sebagai komponen kritis. Dengan pencocokan distribusi maka diketahui model distribusi yang mirip dengan sebaran data, baik data interval kerusakan maupun data downtime untuk perhitungan selanjutnya. Asumsi pertama adalah minimasi downtime. Setelah itu dikembangkan dua macam asumsi yaitu perfect maintenance dan imperfect maintenance. Dengan asumsi-asumsi ini dikembangkan jadwal pemeriksaan mesin. Untuk asumsi imperfect maintenance menghasilkan suatu penjadwalan berantai sedangkan perfect maintenance menghasilkan penjadwalan periodik. Pemeriksaan berantai diakhirii dengan penggantian mesin. Dalam perhitungan, teknik statistik sangat dibutuhkan. Metode numerik juga diterapkan dalam perhitungan. Semakin tinggi ketelitian, semakin baik hasilnya. Setelah perhitungan dilakukan, maka dihasilkan bahwa model yang lebih baik adalah bergantung pada asumsi hazard rate dari komponen. Jika diasumsikan bahwa komponen adalah kembali seperti baru setelah perawatan, maka tidak masalah untuk menggunakan asumsi perfect maintenance, jika tidak maka hams digunakan model inzperfect preventive maintenance. Jadi yang perlu dilakukan adalah dengan meneliti efek peningkatan hazard rate komponen setelah preventive maintenance. Dengan jadwal pemeriksaan yang ada maka diharapkan dapat membantu mengurangi downtime perusahaan sehingga proses produksi menjadi semakin lancar dan menghasilkan produk yang lebih baik, keramik yang terbaik.
P PT Arwana Citra Mulia is a well-known ceramic manufacturing company in Indonesia. Given its 24-hour production cycle, the company must minimize the downtime that is inevitable for any such operation. Although the company maintains adequate records of machine history, inspections are currently performed only after a breakdown occurs; this can hinder or even halt production for hours solely for repairs. Common machine maintenance scheduling techniques often rely on the assumption that a machine returns to a "like-new" state after inspection (perfect maintenance). However, this assumption is outdated, as many engineers now recognize that a machine returns to a state somewhere between new and old after inspection (imperfect maintenance). This latter perspective forms the basis for calculating inspection and replacement schedules. The first step involves identifying the most critical component based on the criterion of longest downtime; the ball mill motor was identified as this critical component. Distribution fitting was then used to determine which statistical distribution models best matched the data—specifically, failure interval and downtime data—for subsequent calculations. The primary objective was to minimize downtime. Two scenarios were developed based on the assumptions of perfect maintenance and imperfect maintenance, and machine inspection schedules were created for each. The imperfect maintenance assumption resulted in a sequential scheduling approach, whereas the perfect maintenance assumption yielded a periodic schedule. In the sequential inspection model, the process concludes with machine replacement. Statistical techniques and numerical methods were essential to the calculations, with higher precision yielding better results. The analysis revealed that the superior model depends on the component's hazard rate assumption. If the component is assumed to return to a "like-new" state after maintenance, the perfect maintenance assumption is appropriate; otherwise, an imperfect preventive maintenance model must be used. Therefore, it is necessary to examine how the component's hazard rate changes following preventive maintenance. The existing inspection schedule is expected to help reduce company downtime, thereby ensuring smoother production processes and resulting in superior products—the very best ceramics.